Conclusões

1. Conclusões • Análise à posteriori do programa de Bases de Dados 1 • Análise e discussão dos objectivos da disciplina • Apresentação das disciplinas opcionais, oferecidas na LEI e MEI, da área de Bases de Dados

2. Programa de BD1 • Introdução aos sistemas de Bases de Dados • Modelos de Dados (Design) • Revisão do modelo ER • Modelo Relacional • Integridade e Segurança de BD relacionais • Restrições ao domínio • Integridade de referência • Asserções e triggers • Segurança e autorizações • Dependências funcionais e multivalor • Design e normalização de bases de dados relacionais • Interrogação/manipulação de Bases de Dados • Álgebra Relacional • SQL • QBE • Datalog • Outros Modelos de bases de dados • Bases de Dados Orientados por Objectos • Bases de Dados Objecto-Relacional • XML

3. Objectivos de BD1 • Pretende-se dotar os alunos das bases necessárias à concepção, construção e análise de bases de dados relacionais. • Serem capazes de conceber uma base de dados relacional • Fazer o seu design • Compreender o que devem ser as restrições • Estarem à vontade com a manipulação e interrogação de bases de dados com SQL • Conseguirem fazer um pequeno projecto de bases de dados, do princípio ao fim (trabalho)

4. Objectivos de BD1 (Cont.) • Estarem cientes de que há mais coisas em bases de dados e, pelo menos, saberem o que são algumas delas • Outros modelos, para além do relacional • Modelo de objectos e linguagens persistentes • Introdução de conceitos de objectos em bases de dados • Conhecerem, e saberem usar, alguns destes mecanismos existentes no SQL:1999 • Linguagens de interface com bases de dados • Linguagens Embedded-SQL e seus mecanismos de base • Linguagens de interface ODBC e JDBC • XML • Para transferência de dados • Para interface de visualização de dados • Como modelo hierárquico de dados • Noções breves de: sessões, utilizadores, transações em bases de dados acedidas simultaneamente por vários utilizadores

5. E depois de BD1? • Outras disciplinas, opcionais da LEI, onde podem aprofundar mais o tema de bases de dados: • Bases de Dados 2 (8º semestre) • Aprofunda alguns dos tópicos que foram apenas aflorados em BD1 • Tecnologias de Sistemas de Informação para a Web (9º S.) • Explora o uso de XML (e outras linguagens Web) para transferência e manipulação de dados. • Bases de Dados e Data Warehousing(9º semestre) • Estuda modelização e acesso a dados para análise e apoio à decisão • Disciplinas avançadas do Mestrado em Eng. Informática • Tecnologias de Representação de Conhecimento na Web • No seguimento de TSIW • Estuda formas de representar, não só o formato de dados para transferência, como também o significa desses dados • Text e Data Mining • No seguimento de BDDW • Estuda forma de extrair relações/informação “interessante” a partir de grandes bases de dados

6. Bases de Dados 2 LEI: 8º semestre • Explora mais aprofundadamente tópicos aflorados em BD1 • Apresenta tópicos avançados sobre Bases de Dados, nomeadamente: • Exploração de ambientes de programação e comunicação com bases de dados: • ODBC • Ambiente SQL Standard e Ambiente Cliente/Servidor • Linguagens de programação PLSQL e PHP • Sistemas Transaccionais • Bases de Dados Distribuídas • Modelos de replicação (em Oracle e SQLServer) • Transações e Concorrência • Eficiência e optimização de interrogações a Bases de Dados em SQL. • Introdução a Data Warehousing • Instruções SQL de suporte a armazéns de dados

7. Tecnologias de Sistemas de Informação para a Web LEI: 9º semestre • Tecnologias de SI em ambiente Web • Uso de XML como modelo hierárquico de repositório e transferência de dados • Modelação de dados em XML (XSD) • Desenvolvimento de Aplicações que usam XML (DOM, SAX e XSL) • Interrogação de Bases de Dados em XML (XPath e XQuery) • Integridade referencial em XML • SGBD de XML Nativas, e SGBD Relacionais com XML embutido. • Análise dos sistemas: • Oracle • SQLServer • XIndice

8. Tecnologias de Repr. do Conhecimento na Web MEI: 2º semestre • Informação pode ser armazenada na Web, em XML, e com DTDs ou XMLSchema podemos dizer (e documentar) qual a estrutura dos dados. • Mas qual o significado desses dados? • Quais os significados das várias tags e da sua estrutura? • Como “entender” esse significado de forma automática? • Que falta fazer, para que se possam ter programas que processem dados na Web, sem conhecimento prévio das estruturas? Por exemplo: • Programa para marcar um hotel via Web. • Programa para fazer compras B2B, em que há também informação de contractos (regras de negócio) • Começa a haver linguagens para representação desse significado: • RDF; OWL; RuleML • Em TRCW estuda-se este tipo de problemas e linguagens • Tem como pré-requisito aconselhado a disciplina de Representação do Conhecimento e Raciocínio (opcional do 9º semestre da LEI)

9. Bases de Dados e Data Warehousing LEI: 9º semestre • Objectivos: • Conceitos básicos de Data Warehouse (caracterização, arquitectura e modelação) para apoio à decisão estratégica e operacional numa organização. • Familiarização com algumas ferramentas típicas que actualmente se utilizem no mercado. • O tópico central é o da modelação multi-dimensional • Mas afinal o que é uma Data Warehouse???

10. Sistemas Operacionais • OLTP – On Line Transaction Processing • Sistemas que suportam o dia a dia do negócio ou actividade de uma empresa ou instituição • Foi disto que tratamos em BD1 • Exemplo: • Se alguém compra um produto numa loja o sistema retira uma unidade desse produto do stock existente, emite uma factura. Se chegam novas unidades do produto o sistema actualiza o stock • Características • Milhares ou milhões de transações (SABRE - 4000 trans/s) • Pequenas operações, repetidas e previsíveis • Tempo real

11. Sistemas Analíticos • OLAP – On Line Analytical Processing • Sistemas que permitem os utilizadores analisarem diferentes aspectos da actividade e desempenho da empresa • Exemplo • Como é que determinado produto se está a vender pelas diferentes regiões? Qual foi a evolução das suas vendas desde a sua introdução no mercado? • Características de utilização • Poucas interrogações (quando comparado com os sistemas OLTP) • Grandes volumes de dados envolvidos em cada interrogação (para obter frequentemente um reduzido sumário) • Grande variedade e pouca previsibilidade • Consulta e exploração (não edição)

12. Os Sistemas Operacionais são substancialmente diferentes dos Analíticos • “The users of an OLTP system are running the wheels of the organization. The users of a data warehouse are watching the wheels of the organization” [Kimball] • Diferentes sob vários aspectos [Kimball] • Os utilizadores são diferentes • O conteúdo é diferente • As estruturas de dados são diferentes • O Software é diferente • O Hardware é muitas vezes diferente • A sua administração é diferente • A gestão de sistemas é diferente • O ritmo diário de operação é diferente.

13. Data warehouse- Infra-estrutura para suporte à decisão - “A data warehouse is an analytical database that is used as the foundation of a decision support system. It is designed for large volumes of read-only data, providing intuitive access to information that will be used in making decisions. A data warehouse is created as ongoing commitment by the organization to ensure the appropriate data is available to the appropriate end user at the appropriate time” [Vidette Poe, et all, 1997]

14. Arquitectura de Referência Fontes Ad Hoc Query Tools Gestão e Operação OLTP MetaData . . . Report Writers Extracção Limpeza Transformação Carregamento Data Warehouse OLTP Data Marts Multidimensional Analysis Plataformas e Infra-estruturas de suporte Fontes Externas Aplicações - DataMining - …. Configuração, Gestão e Operação

15. Text e Data Mining MEI: 1º semestre • E depois de ter estes dados todos, eventualmente numa data warehouse, será que não há para lá relações entre partes de informação, que são interessantes? • Como descobri-las? • Como agrupar os dados? • Como extrair conceitos? • Como extrair regras? • Em “Text e Data Mining” estuda-se este tipo de problemas • Tem como pré-requisito aconselhado a disciplina de Aprendizagem Automática (opcional do 10º semestre da LEI)